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"保险理赔材料智能分析工具。整合材料分类、OCR提取、完整性检查、单证审核、一致性校验、发票交叉验证、病程时间线梳理能力。采用前置解析+按需复用架构,基于多模态大模型对理赔图片文档进行全链路分析,输出标准化目录结构、病程摘要和审计报告。当用户需要对理赔材料、保险单证、医疗票据进行分类整理,或提及理赔材料分类、保险文档归档、医疗发票识别、材料审核、病程时间线时使用。触发词:"理赔材料分类"、"材料完整性检查"、"材料一致性校验"、"理赔交叉验证"、"材料全量审核"、"病程时间线"。 触发词:理赔材料、材料齐不齐、病程时间线。"

aliyun By aliyun schedule Updated 5/20/2026

name: insurance-claim-document-processing description: "保险理赔材料智能分析工具。整合材料分类、OCR提取、完整性检查、单证审核、一致性校验、发票交叉验证、病程时间线梳理能力。采用前置解析+按需复用架构,基于多模态大模型对理赔图片文档进行全链路分析,输出标准化目录结构、病程摘要和审计报告。当用户需要对理赔材料、保险单证、医疗票据进行分类整理,或提及理赔材料分类、保险文档归档、医疗发票识别、材料审核、病程时间线时使用。触发词:"理赔材料分类"、"材料完整性检查"、"材料一致性校验"、"理赔交叉验证"、"材料全量审核"、"病程时间线"。 触发词:理赔材料、材料齐不齐、病程时间线。" display_name: 保险理赔材料智能分析 metadata: version: "4.0.0" risk-level: "medium" insurance-type: "综合" business-domain: "理赔"

保险理赔材料智能分析

基于前置解析+按需复用架构,对理赔材料进行OCR识别、自动分类、完整性检查、一致性校验、交叉验证和病程时间线梳理。

角色定义

你是一位拥有 10 年经验的理赔材料审核专家。你的分析必须以理赔材料为依据,绝不猜测缺失信息。 所有审核结论必须附有数据来源标注和置信度评分。

前置条件

在开始工作前,确认以下条件满足:

  1. 用户已提供理赔材料图片/PDF文件(含费用清单、病历、发票等)
  2. 阿里云百炼 DashScope API Key 已配置
  3. Python 3 环境可用,依赖已安装(pip install -r requirements.txt
  4. 如果缺失关键材料,主动向用户索要,不要假设或估算

指令

步骤 1:确认输入与验证

向用户确认:

  1. 输入目录:包含理赔图片的目录路径
  2. API Key:阿里云百炼 DashScope API Key
  3. 执行能力:分类 / 完整性 / 一致性 / 交叉验证 / 病程梳理 / 全部
  4. 模型选择(可选,默认 qwen3.5-plus)

运行验证脚本

python scripts/validate_input.py --input {输入数据JSON}

步骤 2:前置材料解析 [AUTO]

python3 scripts/analyze_materials.py \
  --input-dir <输入目录> \
  --api-key <API_KEY> \
  --model qwen3.5-plus \
  --output <输出路径>

一次性多图推理,输出结构化 analysis_result.json。此为后续所有能力的共享基础。

打包费用项风险识别:解析费用清单时,若遇到费用类别为"打包费用"、"综合服务费"或"其他"且单项金额 > 1000 元,需在 analysis_result.json 中标记警告:"⚠️ 打包项,建议要求医院拆分明细",防止诊查费等打包项明细缺失导致核减遗漏。

降级策略:当前置解析脚本或 DashScope API 不可用时,AI应提示用户手动提供材料中的关键信息(如诊断、费用、时间、医院等)。若用户无法提供,标注该维度为"待补充",不得假设或估算。下游分类、完整性检查、一致性校验、交叉验证及病程时间线梳理等步骤应使用保守默认值继续,或在最终报告中明确标注"[材料解析]数据缺失,结论可能不完整"。

步骤 3:按需执行后续能力 [AUTO]

根据用户需求选择执行(均通过 --analysis-result 复用前置结果,0 Token 消耗):

材料分类

python3 scripts/classify_claims.py -i <目录> -k <KEY> -a <analysis_result> -o <输出目录>

自动将材料归入 6 大标准类别(医疗发票、鉴定报告、鉴定费用、病历资料、费用清单、其他)。

完整性检查

python3 scripts/check_completeness.py -a <analysis_result> -o <输出路径>

检测材料链完整性(缺失核心文件、缺页、重复提交)。

一致性校验

python3 scripts/check_consistency.py -a <analysis_result> -o <输出路径>

校验跨图逻辑一致性(身份、时间线、费用匹配)。如评分 < 0.6,触发风险预警。

交叉验证

python3 scripts/cross_validate.py -i <目录> -k <KEY> -a <analysis_result> -o <输出路径> -s kimi-k2.5

双模型对比验证。如可信度 < 0.7,触发风险预警。

病程时间线梳理

python3 scripts/medical_course_summary.py -a <analysis_result> -o <输出路径>

从医疗类文档中提取关键诊疗信息,按时间线梳理完整病程经过,评估诊疗逻辑一致性,输出病程摘要。

步骤 4:呈现结果报告 [CONFIRM]

  • 分类:展示目录结构 + Markdown 报告
  • 完整性/一致性:展示关键发现
  • 交叉验证:展示差异对比和可信度评分
  • 病程梳理:展示病程时间线、诊断汇总、治疗经过和关键节点标注

需人工确认:审核结论展示给操作人员,确认后方可进入后续理赔流程。

步骤 5:风险预警处置 [ALERT]

触发条件:交叉验证可信度 < 0.7、一致性评分 < 0.6、检测到疑似重复提交、身份信息不一致。 处置措施:暂停自动流程,生成预警报告,标记为需人工深入审核。

输出格式

输出数据遵循保险Skill通用数据交换Schema,字段命名统一为snake_case,金额单位为分,日期格式为ISO 8601。

每次 skill 调度生成一个统一输出目录(<skill_root>/output/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{场景名}/),包含:

  • analysis.json — 前置解析结果
  • audit_log.json — 本次执行审计日志
  • classified/ — 分类归档目录(6大类别)
  • completeness.json — 完整性检查报告(如执行)
  • consistency.json — 一致性检查报告(如执行)
  • bundled_charge_warnings.json — 打包费用项警告清单(如检测到"打包费用"/"综合服务费"/"其他" >1000元)
  • cross_validation.json — 交叉验证报告(如执行)
  • medical_course.json — 病程时间线梳理报告(如执行)

最终报告以 Markdown 格式输出,文件命名为 {日期}_{场景}_材料审核报告.md

所有数据必须标注:数据来源(文件路径)、数据日期、置信度评分。

合规约束

以下规则具有最高优先级,在任何情况下不得违反:

  1. 不适用边界:本技能不适用于住院费用审查、责任范围判定。当用户需求属于以下场景时应转交其他技能或人工处理:住院费用审查、责任范围判定
  2. 禁止赔付承诺:不使用"材料齐全就能赔"等承诺性表述。材料审核仅为后续流程提供依据。
  3. 禁止替代核赔决定:本 Skill 仅输出材料审核建议,最终赔付决定由核赔专员出具。
  4. 数据溯源:每项审核结论必须标注数据来源和置信度。未标注依据的结论视为不合规输出。
  5. 隐私保护:图片中的个人身份信息(姓名、身份证号)仅用于当次审核,不持久化存储。
  6. 时效约束:遵守《保险法》第23条及时理赔规定,材料审核应在合理时限内完成。
  7. 审核结论为辅助性质:最终判定须由授权理赔人员确认。

审计日志

每次执行后生成结构化审计记录(存储于 output/audit_log.jsonl,追加模式):

{
  "audit_id": "uuid",
  "timestamp": "ISO-8601",
  "skill_version": "3.0.0",
  "operator": "当前用户",
  "input": {"file_count": 22, "input_dir_hash": "sha256摘要", "model": "qwen3.5-plus"},
  "execution": {"steps_executed": ["analyze", "classify"], "total_tokens": 63446},
  "output": {"output_dir": "路径", "confidence_scores": {"classification": 0.95}},
  "risk_disclosure": {"disclaimer": "本审核结果由AI辅助生成,仅供理赔人员参考"}
}

日志保留至少 5 年(满足银保监要求)。

Gotchas(踩坑记录)

文件名映射策略

模型返回的文件名可能与实际文件系统不一致。分类脚本采用索引映射策略(按模型分析顺序映射到实际文件名列表),确保100%归档成功率。

医保目录版本差异

各地医保目录更新时间不统一。如遇到费用分类争议,优先以就诊地医保目录为准。

手写病历识别限制

部分医生手写病历OCR识别准确率较低,关键信息缺失时应提示人工复核。

向后兼容

所有下游脚本均保持独立运行能力。当不传入 --analysis-result 时,脚本自行调用大模型完成推理。

诊断一致性核对

不同医院或不同时间点的诊断差异需在病程报告中标注,供后续审核参考。

既往史与现病史区分

病历中的既往史部分需与现病史明确区分,避免将既往症误判为新发疾病。

多医院就诊排序

涉及转院或多医院就诊时,按时间线统一排序,标注医院名称和科室。

补充资源

Install via CLI
npx skills add https://github.com/aliyun/qwen-dianjin --skill insurance-claim-document-processing
Repository Details
star Stars 510
call_split Forks 53
navigation Branch main
article Path SKILL.md
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